Im akademischen Umfeld kann die Besessenheit für Zahlen und Rankings manchmal den wahren Wert der Forschung verschleiern. Alarmsignale deuten darauf hin, dass bestimmte Bewertungssysteme nicht die Exzellenz fördern, sondern zu fragwürdigen Praktiken anregen.
Unter der Leitung von Ilka Agricola, einer Professorin an der Universität Marburg in Deutschland, hat eine Gruppe internationaler Forscher eine umfassende Studie über mathematische Publikationen durchgeführt. Beauftragt von der Deutschen Mathematiker-Vereinigung (DMV) und der Internationalen Mathematischen Union (IMU), entdeckten sie weit verbreitete und nachhaltige Betrugspraktiken, die darauf abzielten, die Leistungskennzahlen künstlich zu steigern. Ihre Ergebnisse, zunächst auf der Preprint-Plattform arXiv veröffentlicht und später in den Notices of the American Mathematical Society detailliert beschrieben, erregten sofort die Aufmerksamkeit und weckten Besorgnis innerhalb der globalen Mathematikgemeinschaft.
Die Metriken, die zur Bewertung der Qualität der Forschung verwendet werden, wie die Anzahl der Publikationen, Zitationen oder der Impact-Faktor von Zeitschriften, werden häufig von privaten Unternehmen mit wenig transparenten Methoden generiert. Diese Indikatoren, die weltweit kommerzialisiert werden, unterliegen einer begrenzten Kontrolle durch die wissenschaftliche Gemeinschaft. Einige betrügerische Organisationen sind darauf spezialisiert, Forschern und Institutionen dabei zu helfen, diese Zahlen zu manipulieren, angelockt von Vorteilen wie erhöhten Fördermitteln, höheren Studiengebühren und einer gesteigerten internationalen Anziehungskraft.
Die Studie nennt aufschlussreiche Beispiele, wie den Bericht von Clarivate Inc. im Jahr 2019, wo eine taiwanesische Universität ohne Mathematikprogramm als diejenige mit der größten Anzahl an Forschern von Weltrang in der Mathematik eingestuft wurde. Darüber hinaus produzieren Mega-Zeitschriften, die praktisch alle Artikel gegen Gebühr akzeptieren, mittlerweile mehr Artikel pro Jahr als alle angesehenen Mathematikzeitschriften ohne Gebühren.
Im Verborgenen verkaufen anonyme Broker gefälschte Metriken und bieten gegen Bezahlung veröffentlichungsfertige Artikel oder erhöhende Zitationen an. Der Generalsekretär der IMU, Christoph Sorger, warnt vor den Risiken der „Fake Science“, die nicht nur die wissenschaftliche Gemeinschaft stört, sondern auch das Vertrauen der Öffentlichkeit untergräbt. Er erklärt, dass diese Situation das Unterscheiden zwischen gültigen Informationen und solchen, die es nicht sind, erschwert und damit den Fortschritt des Wissens behindert. Jürg Kramer, der Präsident der DMV, fordert eine Überarbeitung der Praktiken, um die Integrität in den mathematischen Publikationen wiederherzustellen.
Die Vorschläge der Kommission umfassen Maßnahmen zur Verbesserung der Transparenz der Bewertungsmetriken und zur Stärkung der Peer-Review-Prozesse. Das Hauptziel besteht darin, die Aufmerksamkeit auf den tatsächlichen wissenschaftlichen Beitrag und nicht auf oft manipulierbare quantitative Indikatoren zu lenken. Diese Initiative zielt darauf ab, das Vertrauen wiederherzustellen und sicherzustellen, dass die mathematische Forschung eine solide Grundlage für zukünftige Fortschritte bildet.
Der Impact-Faktor
Der Impact-Faktor ist ein numerischer Indikator, der die durchschnittliche Häufigkeit misst, mit der Artikel einer Zeitschrift in einem bestimmten Zeitraum zitiert werden. Er wird häufig als Stellvertreter für die Qualität oder den Einfluss einer Publikation verwendet. Berechnet von Unternehmen wie Clarivate, basiert er auf der Anzahl der Zitationen, die die in den beiden vorhergehenden Jahren veröffentlichten Artikel erhalten haben, geteilt durch die Anzahl der in diesem Zeitraum veröffentlichten Artikel.
Allerdings weist der Impact-Faktor mehrere Einschränkungen auf. Er kann durch Forschungsbereiche beeinflusst werden, in denen Zitationen häufiger sind, unabhängig von der Qualität. Zudem berücksichtigt er nicht die Vielfalt der Artikeleinträge oder deren langfristige Auswirkungen. Der Druck, in Zeitschriften mit hohem Impact-Faktor zu veröffentlichen, kann Forscher dazu verleiten, modische Themen vorzuziehen, anstatt innovative, aber weniger zitierte Arbeiten zu fördern.
Um diesen Problemen entgegenzuwirken, werden Alternativen wie nutzungsbasierte Metriken oder qualitative Bewertungen vorgeschlagen. Das Ziel ist es, fairere und repräsentativere Bewertungssysteme zu entwickeln, die den tatsächlichen wissenschaftlichen Wert widerspiegeln und somit die Anreize zur Manipulation verringern. Beispielsweise fördert die Bewegung für offene Wissenschaft die Veröffentlichung von Daten und Methoden, die eine unabhängige Überprüfung ermöglichen.
